library(ggplot2)
library(plotly)
library(dplyr)
library(DT)
library(readxl)
library(lubridate)
datos_policiales <-
readxl::read_excel("C:/Users/PC/Documents/2022 UCR I/PROCESAMIENTO DE DATOS/Datos Policiales/datos-policiales/estadisticaspoliciales2021.xls")
TABLA DE DATOS DE DELITOS
GRÁFICO DE TIPO DE DELITO
grafico <-
datos_policiales %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
ggtitle("Registro de Delitos") +
xlab("Delito") +
ylab("Cantidad") +
theme_get()
ggplotly(grafico) %>% config(locale = 'es')
GRÁFICO DELITOS COMETIDOS POR MES
datos_meses <- datos_policiales %>% mutate(fecha_meses = lubridate::month(Fecha))
orden_meses <-c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", "Septiembre", "Octubre", "Noviembre")
delitos_meses <-
datos_meses %>%
count(fecha_meses) %>%
ggplot(level = level_order, (aes(x = reorder(orden_meses, fecha_meses), y = n))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de Delitos por mes") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip() +
theme_dark()
ggplotly(delitos_meses)
GRÁFICO DE PROPORCIÓN POR GÉNEROS
datos_genero <-
datos_policiales %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Proporcion por género") +
xlab("Proporción") +
ylab("Género") +
coord_flip() +
labs(fill = "Género") +
theme_classic()
ggplotly(datos_genero)
GRÁFICO DE DELITOS POR CANTONES CENTRALES DEL
GAM
datos_canton <-
datos_policiales %>%
count(Canton) %>%
filter(Canton == "SAN JOSE" |
Canton == "HEREDIA" |
Canton == "ALAJUELA" |
Canton == "CARTAGO") %>%
ggplot(aes(x = reorder(Canton, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos por Cantón") +
xlab("Cantón") +
ylab("Cantidad") +
theme_classic()
ggplotly(datos_canton)